使用 pip 安装 TensorFlow2

TensorFlow 2 软件包现已推出

• tensorflow：支持 CPU 和 GPU 的最新稳定版（适用于 Ubuntu 和 Windows）
• tf-nightly：预览 build（不稳定）。Ubuntu 和 Windows 均包含 GPU 支持。

旧版 TensorFlow

对于 TensorFlow 1.x，CPU 和 GPU 软件包是分开的：

• tensorflow==1.15：仅支持 CPU 的版本
• tensorflow-gpu==1.15：支持 GPU 的版本（适用于 Ubuntu 和 Windows）

系统要求

• Python 3.5-3.7
• pip 19.0 或更高版本（需要 manylinux2010 支持）
• Ubuntu 16.04 或更高版本（64 位）
• macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本（64 位）（不支持 GPU）
• Windows 7 或更高版本（64 位）（仅支持 Python 3）
  • 适用于 Visual Studio 2015、2017 和 2019 的 Microsoft Visual C++ 可再发行软件包
• Raspbian 9.0 或更高版本
• GPU 支持需要使用支持 CUDA® 的显卡（适用于 Ubuntu 和 Windows）

注意：必须使用最新版本的 pip，才能安装 TensorFlow 2。

硬件要求

• 从 TensorFlow 1.6 开始，二进制文件使用 AVX 指令，这些指令可能无法在旧版 CPU 上运行。
• 阅读 GPU 支持指南，以在 Ubuntu 或 Windows 上设置支持 CUDA® 的 GPU 卡。

1. 在系统上安装 Python 开发环境

检查是否已配置 Python 环境：

需要使用 Python 3.5-3.7 和 pip 19.0 及更高版本

python3 --version
pip3 --version
virtualenv --version

如果已安装这些软件包，请跳至下一步。
否则，请安装 Python、pip 软件包管理器和 Virtualenv：

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip
sudo pip3 install -U virtualenv  # system-wide install

注意：升级系统 pip 可能会导致问题。
如果不是在虚拟环境中，请针对下面的命令使用 python3 -m pip。这样可以确保您升级并使用 Python pip，而不是系统 pip。

2.创建虚拟环境（推荐）

Python 虚拟环境用于将软件包安装与系统隔离开来。

虽然我们建议使用 TensorFlow 提供的 pip 软件包，但也可以使用由社区提供支持的 Anaconda 软件包。

创建一个新的虚拟环境，方法是选择 Python 解释器并创建一个 ./venv 目录来存放它：

conda create -n venv

 pip python=3.7  # select python version

激活虚拟环境：

source activate venv

在虚拟环境中，使用 TensorFlow pip 软件包的完整网址安装该软件包：

pip install --ignore-installed --upgrade packageURL

之后可以使用以下命令退出 virtualenv：

source deactivate

3.安装 TensorFlow pip 软件包

请从 PyPI 中选择以下某个 TensorFlow 软件包进行安装：

• tensorflow：支持 CPU 和 GPU 的最新稳定版（适用于 Ubuntu 和 Windows）。
• tf-nightly：预览 build（不稳定）。Ubuntu 和 Windows 均包含 GPU 支持。
• tensorflow==1.15：TensorFlow 1.x 的最终版本。

系统会自动安装软件包依赖项。这些依赖项就列在 setup.py 文件的 REQUIRED_PACKAGES 下。

pip install --upgrade tensorflow

验证安装效果：

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

成功：TensorFlow 现已安装完毕。请查看教程开始使用。

软件包位置

部分安装方式需要您提供 TensorFlow Python 软件包的网址。您需要根据 Python 版本指定网址。